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dsh-llm-aws-kiro

模型推理 更新于 2026.08.25

在终端中运行以下命令:

dsh plugin install joshryandavis/dsh-llm-aws-kiro

将以下提示词粘贴到 DeepSeek Harness 对话框中:

在 DeepSeek Harness 中执行 dsh plugin install joshryandavis/dsh-llm-aws-kiro 即可安装,插件源码托管于 https://github.com/joshryandavis/dsh-llm-aws-kiro 。

插件介绍

如果你已经在 kiro-cli 或 Kiro IDE 中登录过,却还想在 DeepSeek Harness 里直接调用 Kiro 背后的 15 款大模型,这个插件就是为此而生的——它作为一枚独立的 Cordis 插件挂载进任意 Harness 组合,把 kiro provider 路由注册到 ctx.llm 上,不需要改动 Harness 本身,也不需要你再做一次登录。凭证从 kiro-cli 的 SQLite 库或 Kiro IDE 的 SSO 缓存中自动拾取,过期令牌通过 AWS SSO OIDC 或 Kiro 桌面认证服务静默刷新并写回共享存储,CI / 机器人场景也可以用 bearerTokenEnv 指定静态令牌跳过环境发现。运行时走 AWS event-stream 协议(Smithy 分帧),内置容量退避、首 token 超时与 idle 看门狗,推理强度从 Harness 的 off/low/high/max 词汇自动映射到各模型已认证的 effort 档位,系统提示词中附带 Kiro thinking 标记。它同时维护一份与 kiro-cli 共享的管理面模型目录缓存,支持按区域、按凭证拉取最新的上下文窗口与能力上限。适合已经持有 Kiro 登录态、希望把 Claude 4.7/4.8、DeepSeek V3.2、MiniMax M2.5、GLM-5、Qwen3 Coder 等模型无缝接入 DeepSeek Harness 工作流的开发者,以及需要在 CI 管道中以静态令牌方式调用同一后端的自动化场景。

使用场景

  • 在 DeepSeek Harness 工作流中直接调用 Claude 4.8、DeepSeek V3.2、GLM-5 等 Kiro 背后的 15 款模型
  • 在 CI 管道中通过静态 bearer token 免交互调用 Kiro 后端,完成自动化推理
  • 将已有 kiro-cli 或 Kiro IDE 登录态无缝接入 Harness,无需二次登录
  • 在 Harness 中统一推理多厂商模型(Claude、DeepSeek、MiniMax、Qwen3),共享同一套重试与超时策略

适合人员

  • 已持有 Kiro 登录态、希望在 Harness 中直接复用该凭证的开发者
  • 需要在自动化环境中免交互调用多模型推理后端的平台与工具链工程师
  • 使用 Cordis 插件体系扩展 DeepSeek Harness 能力的高级用户